import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import random

def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = './data/housing.data'
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ')

    # 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数
    feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \
                      'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]
    feature_num = len(feature_names)

    # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])

    # 将原数据集拆分成训练集和测试集
    # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
    # 测试集和训练集必须是没有交集的
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    training_data = data[:offset]

    # 计算训练集的最大值，最小值，平均值
    maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \
                                 training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]

    # 对数据进行归一化处理
    for i in range(feature_num):
        #print(maximums[i], minimums[i], avgs[i])
        data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data


class Regressor(paddle.nn.Layer):
    # self代表类的实例自身
    def __init__(self):
        # 初始化父类中的一些参数
        super(Regressor, self).__init__()

        # 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)

    # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

def load_one_example(test_data):
    # 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据
    idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])
    idx = -10
    one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]
    # 修改该条数据shape为[1,13]
    one_data =  one_data.reshape([1,-1])

    return one_data, label

def main():
    training_data,test_data  = load_data()

    model = Regressor()

    model.train()

    opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01,parameters=model.parameters())

    EPOCH_NUM = 10  # 设置外层循环次数
    BATCH_SIZE = 10  # 设置batch大小

    # # 定义外层循环
    # for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
    #     # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱
    #     np.random.shuffle(training_data)
    #     # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据
    #     mini_batches = [training_data[k:k + BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]
    #     # 定义内层循环
    #     for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
    #         x = np.array(mini_batch[:, :-1]).astype(np.float32)  # 获得当前批次训练数据,要转成float32，否则调用forward时报错  # 获得当前批次训练数据
    #         y = np.array(mini_batch[:, -1:]).astype(np.float32)  #  # 获得当前批次训练标签（真实房价）
    #         # 将numpy数据转为飞桨动态图tensor的格式
    #
    #         house_features = paddle.to_tensor(data=x)
    #         prices = paddle.to_tensor(y)
    #
    #         # 前向计算
    #         predicts = model(house_features)
    #
    #         # 计算损失
    #         loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)
    #         avg_loss = paddle.mean(loss)
    #         if iter_id % 20 == 0:
    #             print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))
    #
    #         # 反向传播，计算每层参数的梯度值
    #         avg_loss.backward()
    #         # 更新参数，根据设置好的学习率迭代一步
    #         opt.step()
    #         # 清空梯度变量，以备下一轮计算
    #         opt.clear_grad()
    #
    #
    # # 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams
    # paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams')
    # print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model.pdparams中")

    model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams')
    model.load_dict(model_dict)
    model.eval()

    # 参数为数据集的文件地址
    one_data, label = load_one_example(test_data)
    # 将数据转为动态图的variable格式
    one_data = paddle.to_tensor(one_data.astype(np.float32))
    predict = model(one_data)

    print(one_data)
    print(predict)
    # 对结果做反归一化处理
    max_values = one_data.max(axis=0)
    min_values = one_data.min(axis=0)
    avg_values = one_data.mean(axis=0)
    print(max_values)

    predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
    # 对label数据做反归一化处理
    label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]

    print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))

if __name__ == "__main__":
    main()